例如，典型的WordCountmapreduce可能会返回如下输出:hello3world4again1我想对输出进行稍微不同的格式化，以便它显示为:3hello4world1again我读过很多想要按值排序的帖子，答案建议在第一个输出上进行第二个mapreduce作业。但是，我不需要按值排序，并且多个键可能具有相同的值——我不希望将它们混为一谈。有没有一种简单的方法可以简单地切换键/值的打印顺序？看起来应该很简单。 最佳答案 按难易程度顺序考虑的两个选项是:在Reduce中切换Key/Value修改reduce的输出以切换键和值。
我正在运行一个MapReduce工作流，该工作流当前包含2个链式MR任务。在第一个任务中，映射器写入自定义计数器。我希望在第二个任务中的reducer的setup()方法中读取这个计数器的值。当我在第二个任务中尝试读取计数器的值时，我得到了0的值。为清楚起见，每个任务都有自己的驱动程序代码，有自己的Configuration和Job。计数器在主驱动程序类中定义为staticenum，它负责链接任务(并启动EMR集群，而不是在单节点集群设置中本地运行工作流).我正在使用Hadoop2.7.3和Java8。 最佳答案 我看到至少3个选项
我正在编写一个MapReduce应用程序来访问启用了Kerberos的CDH集群上的Hbase数据。我的CDH版本是5.9.0，运行在3个节点上，Kerberos版本是1.10.1。现在，我面临一个问题，希望有人能提供帮助。我的代码:conf.set("hadoop.security.authentication","Kerberos");UserGroupInformation.setConfiguration(conf);UserGroupInformation.loginUserFromKeytab("jj@example.com","jj.keytab");HTabletabl
我已经在我的笔记本电脑上构建了一个本地集群(伪模式)。我在哪里运行不同的mapreduce命令，例如hadoop-streaming-Dmapred.output.compress=true\-Dmapred.output.compression.codec=org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec\-filesmy_mapper.py,my_reducer.py\-mappermy_mapper.py\-reducermy_reducer.py\-input/aws/input/input_warc.txt\-output/aws/output现
我正在处理MapReduce作业并使用ToolRunner的运行方法执行它。这是我的代码:publicclassMaxTemperatureextendsConfiguredimplementsTool{publicstaticvoidmain(String[]args)throwsException{System.setProperty("hadoop.home.dir","/");intexitCode=ToolRunner.run(newMaxTemperature(),args);System.exit(exitCode);}@Overridepublicintrun(Stri
我正在使用Hortonworks环境进行大数据处理。我观察到，作为来自Hive/Oozie/Pig等的MapReduce作业的一部分，我下面的本地缓存目录正在被填满。它为每个使用jar文件的mapreduce执行创建一个文件夹。/hadoop/yarn/local/usercache/root/filecache直接删除这些文件夹可以吗？有没有我可以设置为自动删除它的配置？ 最佳答案 这些目录应该每600000毫秒(10分钟)自动清理一次。或者您可以通过在yarn-site.xml中设置此属性来缩短此时间段，yarn.nodeman
Titan版本是1.0.0无论我尝试过什么，所有yarn应用程序最终都在默认队列中。这些是我试过的东西:1)在titan-hbase-solr.properties中设置属性(以下均无效)mapred.job.queue.name=myqueuemapreduce.job.queue.name=myqueuemapred.mapreduce.job.queue.name=myqueue2)在gremlinshell中设置属性gremlin>graph=TitanFactory.open("/usr/iop/4.2.5.0-0000/titan/conf/titan-hbase-solr
寻找将第三方jar添加到mapreduce作业中的解决方案。目前，我们正在将第三方jar捆绑到mapreduce作业中。似乎有时mapreduce作业jar的大小会变高。有没有另一种方法来克服这个问题 最佳答案 我相信“-libjarsjar1,jar2,...”是您在这里需要的 关于java-如何将第三方jar添加到mapreduce作业？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/quest
我有一个运行超过1.7亿条记录的MapReduce作业。这导致消耗了98%的队列资源和89%的集群资源。管理团队建议他们创建配置有限的新队列，我应该将我的工作推送到该队列中。这里有问题，我有:-1-我怎样才能将我的mapreduce作业(“hadoopjar”)推送到新队列并进行最少的更改？2-由于新创建的队列资源有限，如果队列容量已满怎么办？它会导致长期运行或作业失败吗？3-是否有任何其他最佳方法来防止作业消耗所有资源，如果作业运行时间稍长一点，我们就可以接受。请指教。任何帮助都会很棒。 最佳答案 如果您正在使用容量/公平份额调度
我目前在MapReduce方面遇到了一些困难。我有以下数据集:1,John,Computer2,Anne,Computer3,John,Mobile4,Julia,Mobile5,Jack,Mobile6,Jack,TV7,John,Computer8,Jack,TV9,Jack,TV10,Anne,Mobile11,Anne,Computer12,Julia,Mobile现在我想应用带分组的MapReduce和聚合此数据集，以便输出不仅显示哪个人购买某物的次数，以及该人订购最多的产品是什么。所以输出应该是这样的:John3ComputerAnne3MobileJack4TVJulia
